本研究論文聚焦機器學習輔助高細胞密度生物打印硬度預測。細胞負載水凝膠的生物打印是組織工程中一個迅速發展的領域。數字光處理(DLP)三維(3D)生物打印技術的出現革新了復雜三維結構的制造。通過調整光照, DLP生物打印技術可以調控結構的機械性能，這是調節細胞活動的關鍵因素。為了更好地模擬真實組織中的細胞密度，最近高分辨率的高細胞密度(HCD)打印取得了有效進展。然而，在HCD結構中調節硬度仍然具有挑戰性。大量的細胞會通過吸收、反射和散射光影響基于光固化的DLP生物打印。在這里，我們引入一種基于神經網絡的機器學習技術，用于預測細胞負載水凝膠支架的硬度。我們使用來自3D生物打印樣本的全面機械測試數據訓練機器學習模型以進行準確預測。考慮到使用珍貴高成本細胞類型的研究需求，我們采用多種方法確保模型的普適性，即便是在數據集有限的情況下。我們驗證了一種遷移學習方法，能夠在減少數據量的情況下，仍對珍貴細胞類型實現良好預測。我們所選擇的方法優于許多其他機器學習技術，為細胞負載支架中的硬度預測提供了可靠和高效的解決方案。這一突破性進展為下一代精準生物打印和更高定制化的組織工程鋪平了道路。
 

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